関東 ExpressのITエンジニア求人・転職情報

人工衛星・宇宙機を運用するための運用計画立案、管制、画像・観測データ処理、分析を行う地上(情報)システムの開発 ≪具体的には≫ ・顧客価値を最大化する戦略提案 ・フロントエンドとしてユーザと調整・折衝を行い、ユーザの求めるシステムを実現するための設計業務 ・システムエンジニアとして大規模プロジェクトを推進 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

社内情報システム部門にて、サーバー・ネットワーク分野を中心としたインフラ構築・運用の担当を行うIT基盤課のマネージャーとして社内システムに広く携わって頂きます。 子会社含めたグループ全体の社内ITインフラの構築・設計・運用を行うメンバーのプロジェクトフォローをはじめ、組織MVVと紐づけたプロジェクトの推進、メンバーの育成など広く取り組んでいただきます。 当社は事業拡大に向けて積極的に増員採用をしており、オフィスの増床・移転が比較的多く、新規の機器選定など0→1で環境構築する場面もあるため非常に裁量が大きい状況です。 マネージャーとして、既存運用だけでなく新たな施策の提案や全体戦略を主体的に考えていただけるポジションです。 【担当業務】 新プロジェクトや既存システム改善プロジェクトのPM業務 例えば… ・レガシーな機器のリプレイスやサーバーのリプレイス ・セキュアノートPCの新組織への展開PJT(ソフトウェアのインストールや管理運用) ・3000人規模のITインフラ環境の設計・構築・運用(サーバー/ネットワーク) ・オフィス新規開設・移転時におけるITインフラ環境対応 ・社内外全般のLAN/WAN、VPN等の設計・構築・運用 ・ユーザーサポート、トラブルシューティング対応(一部の業務となります) ●組織運営 ・チームメンバー(4名)のプロジェクト進行支援 ・メンバーマネジメント(目標管理、評価、メンバー育成、採用等) ・組織運営(予算管理、購買申請他) 【利用機器・システム環境】 サーバーOS:Windows、Linux　※サーバーはWindowsがメインです サービス:AD、DNS、DHCP、Syslog、Azure ADなど クラウドサービス:AWS、Azure ネットワーク機器:Cisco、Meraki、FortiGate、YAMAHA、DELL、APRESIA セキュリティ:Netskope 監視:Zabbix ●配属組織 コーポレートIT統括部 情報セキュリティ部 ―セキュリティシステム課 ―セキュリティマネジメント課 情報システム部 ―クラウドサービス課 ―IT基盤課　★こちらでの配属予定です ―ITデバイス管理課 業務システム部 ―業務システム推進課1課 ―業務システム推進課2課 ―AX推進課 ―データ活用推進課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

●なぜやるのか SEEDS COMPANYが目指す世界は『テクノロジーの力で採用業務を自動化及び最適化させ、人がクリエイティブなサービスに注力できるように、労働集約のフローを効率化すること』です。 労働集約型な仕事で時間が取られていた部分をテコ入れすることにより、新しいサービスの提案や他の価値向上のための時間を使えるようになれば、サービス業はもっと活気付くと信じています。 人材業界の中でもアルバイト領域は労働集約型のビジネスが多く、テクノロジーで効率化していくということが出来ていません。 採用を希望する小売、サービス企業の多くはまだまだ広告に頼り求人を出しています。 私たちは、業界をつくってきた私たち自身の問題に向き合うこともいとわない組織です。 議論、行動を重ねながら業界を変革することにまっすぐなサービス開発スタンスを持っています。 テクノロジーの力で人材業界を変革し、企業の採用問題を解決すると同時に、はたらく個人個人が正当に評価される世界を目指していきたいと思っています。 それがワクワクドキドキするような世界に通じると考えています。 ●ポジションについて 我々の中核ビジネスである採用支援・管理システムについて、ビジネス部門と連携しながら、顧客の採用課題解決のためのサービス改善や運用保守をご担当いただきます。 [開発の進め方] ・フラットな組織なので、プロダクトオーナーやビジネス部門と議論しながら仕様やスケジュール、優先度を決めることができます。 ・DevOpsを推進しており、開発と保守の両立やバランスについてもエンジニアチームが主に舵取りも行っています。 ・15年近く顧客に支持されているシステムですが、近々リニューアルやリファクタリングを予定しており、そちらにも積極的に関与いただく予定です。 [技術的な取り組み一例] 業務内で最新の技術にもチャレンジできるので、更なるレベルアップも可能です。 確立した技術だけを使うのではなく、プロダクトの成長のために技術的なチャレンジも行なっています。 ・生産性向上やコスト削減のためのミドルウェア・ツールの検討・導入 ・分析基盤やマーケティングなど、周辺技術の検討・導入 ●チーム体制 ・ 現在、組織では約15名のエンジニアが働いています。 技術に対して前のめりで挑戦していきたいという思いを持ったメンバーが集まっています。 ・責任者は30代、自由でフラットな雰囲気で誰もが手を挙げればチャレンジできる環境です。 ・社内ベンチャー全体で約60名とコンパクトな組織であるため、一人一人の裁量権が大きいです ●技術スタック [取り扱っている開発環境と言語の例] ・開発言語 : Ruby(Ruby on Rails), JavaScript (jQuery)等 ・ DB : Amazon Aurora(MySQL) ・ アプリケーションサーバー: Amazon EC2, Lambda , Amazon EKS( Amazon Elastic Kubernetes Service ) ・ 構成管理: Terraform ・ CI/CD: Jenkins, Capistrano ・ 監視: Mackerel [同部署で開発している新サービスでの開発環境と言語] ・開発言語 : Go (Echo), Node.js (Express), JavaScript (React.js)等 ・DB : Amazon Aurora(MySQL) ・ アプリケーションサーバー: Amazon ECS, Lambda ・ 構成管理: Terraform ・ CI/CD: CircleCI ・ 監視: Amazon CloudWatch, Mackerel ・ その他: Amazon Elasticsearch Service

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

総合医療アプリ「melmo」のグロースに向けて、関連システムのバックエンド開発業務全般をお任せします。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・プロダクトのアーキテクチャ設計 ・アプリケーションのバックエンド開発において、チームを跨いだ開発・運用のリード ・サービスの安定稼働に必要な保守運用業務 ●技術スタック ・開発言語: TypeScript, JavaScript, Go ・フレームワーク: Next.js / Express.js ・データベース: MySQL ・インフラ: AWS, GCP ・開発効率化: Storybook / OpenAPI Generator ・生成 AI 関連: GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Devin ・ソースコード管理: GitHub ・モニタリングツール: Datadog, Sentry ●周辺ツール ・情報共有: Confluence ・タスク管理: Jira ・コミュニケーション: Slack ・UI 設計: Figma ・データ基盤: BigQuery / Looker Studio ※業務の変更の範囲:会社の定める業務